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摘 要：无论中外都存在司法鉴定错误。司法鉴定错误，是鉴定意见因鉴定人非故意心理致与案件 事实不相符合。司法鉴定认知的前提是各种知识、标准、法律规范。司法鉴定的认知结构是分层级的：特征识别、特征比较、个体识别、关联关系的判定、事件重建。对知识、标准、规范的理解不准，可能 导致鉴定错误。概念、理论、论证的错误是特征识别错误之根本原因。溯因推理结论之多种可能性及归 纳推理的逻辑“跳跃”使特征比较有出错之可能。个体识别是从样本集中尽可能获得符合条件之唯一 样本；种类识别的错误，个体识别的误用，以及个体独特性假设的缺陷，使得个体识别亦可能发生错误。关联关系判定以基于贝叶斯定理的似然率（LR）值为标准，但由于对难以量化之特征釆用主观赋值，扩 大了错误发生之空间。事件重建的结果之真假依赖于命题系统的“协调性”但协调是结果为真的必要非 充分条件。对各层级认知结构的深入探析，可改善司法鉴定的认知行为，减少司法鉴定错误。

关键词：司法鉴定；认知；层级结构；错误；风险

【中图分类号】D915.13

【文献标识码】A

【文章编号】1674-1226（2021）04-0470-16

Cognitive structure and risk of errors in forensic science. Yang Liyun. Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073.

【Abstract 】No matter in China and the other countries, forensic errors could take place. Forensic errors, which have been made unintentionally, are that the expert opinions formulated by forensic scientists not in line with the truth. The premises of cognition in forensic science include forensic knowledge, standards, and laws or regulations. Cognition in forensic science is a hierarchic structure: feature recognition, feature comparison, individualization, relevance judgment, and events reconstruction. Inappropriately understanding about the forensic knowledge, standards, law or rules could result in errors. Mistakes in the concepts, theories, and argumentation fundamentally cause the errors in the feature recognition. The errors in feature comparison could result from the multiple results of abductive reasoning and the logic “leap” in inductive reasoning. Mistakes in classification, the misuse of individualization, and the defects of the assumption of uniqueness, could lead to errors in individualization. Relevance judgment is standardized by the likelihood ratio （LR） stemmed from the Bayesian Theorem on the condition of quantifying features. When encountered the difficulty in quantifying features, the numbers are given subjectively by the experts. So the error space is enlarged. The truth of events reconstruction depends on the “coherence” of the propositions produced by reconstructing. However, the coherence of the propositions is not the sufficient but the necessary conditions of the truth.

Exploring the hierarchic structure could improve the quality of cognition in forensic and reduce the forensic errors.

【Key Words 】Forensic; Cognition; Hierarchic structure; Error; Risk

2005年，Saks和Koehler在世界著名期刊Science上发表评论文章，文章指出：“错误的证人辨 认是错误定罪的最常见因素；让人意外的是，错误的法庭科学专家证言是居于第二位的错误定罪因 素，在84起错案因素中贡献占比为63%。” [1]同样，美国国家科学学会在一个颇有影响的报告中指 出：数十年来，法庭科学为成功的刑事起诉和定罪提供了十分有价值的证据；但在法庭科学进步的 同时，在一些案件中，一些重要信息和证言，是建立在错误的法庭科学分析基础之上的，并且将一 些无辜的人错误定罪。“这一事实表明存在一种危险，即不恰当地重视有缺陷的检验分析证言；而且 不精确的或夸大其词的专家证言，有时导致了对错误证据或误导性证据的采纳。” [2] Gould和Leo在 总结冤案(wrongful conviction )研究一百年历史时，也把法庭科学的错误列为铸成冤案原因的第五 位[3]

从以上引证文献，足以窥见国外因司法鉴定或法庭科学引发的刑事错案之一斑。那么，我国 的情况如何呢？我国有没有因为司法鉴定引发的刑事错案呢？我们在“中国裁判文书网”用关键词 “鉴定”“鉴定意见错误”“重新鉴定”进行检索，结果显示：涉及刑事案由的文书95份，民事案由文 书1757份，行政案由72份。当然，这并不意味着所有这些被检索到的裁判文书都存在司法鉴定错 误。其中一些案例是当事人或原、被告提出鉴定错误事由被驳回的情形。虽然我们未对这些文书 一一梳理查证，但是可以确定的是，这些检索结果中是大概率存在司法鉴定错误的。至于，司法鉴 定错误是否引起了错案？这当然是敏感而又难以得到正面回答的提问，故而很难从检索中查证。并 且，以上只是已经发现可能存在鉴定错误的案例，而实际上发生错误却没有被发现的情形，似乎也 不可避免。同时，结合从司法实践的各方面的反响来看，司法鉴定的错误在我国肯定存在，有些方 面可能还很严重。

但是，司法鉴定错误，是一个让人感觉十分沉重而有解决难度的研究课题。对于这个问题的解 决，我们需要知道：什么是司法鉴定错误？是什么原因引起了司法鉴定错误？Itiel E. Dror等人很早 就开始着眼于用认知行为理论来揭示司法鉴定行为，用认知偏差理论来解释司法鉴定错误。[4]必须 承认，用认知行为理论来考察司法鉴定行为，这一路径无疑是正确的。但是，仅从认知偏差理论来 解释司法鉴定错误，又是不够的，其原因在于司法鉴定认知行为的复杂性，使得对司法鉴定错误的 解释需要更大的框架和更宽阔的背景。因此，本文对司法鉴定的认知行为进行深层结构解析，对于 深入检视司法鉴定的错误风险，可能才是更为全面的视角。本研究正是在这一路径的指引下展开, 我们发现司法鉴定的认知行为是一个层级结构，在每个层级都存在着认知上的薄弱之处，都可能存 在着导致错误的风险。

一、错误与司法鉴定错误

“错误”一词的含义较为复杂，往往无法一言以蔽之。“错误”一词虽不好定义，但我们发现它 一般具有如下特征：（1）用于描述行为、判断、命题、信念、状态；（2）本质上是不正确、不真、 不正当、不合法、不合道德（也许这个特征还可以精炼为：不符合事实状态或者不符合某些价值期 待）；（3）可以是故意的，也可以是非故意的。

但以上的“错误”特征可能并不完全适用司法鉴定。司法鉴定错误本质上是“意见错误”，而 意见的表现形式是命题，所以司法鉴定错误的表现是鉴定人提供了一个不真的命题。当然，不真的 命题可能源于错误的判断或信念。由于司法鉴定主要用于解决诉讼中的部分事实问题，所以，司法 鉴定错误其实是鉴定人的判断或所提供的意见命题不符合案件某一事实状态。同时，司法鉴定错误 不应当是鉴定人故意而为的结果。因鉴定人之故意，导致表述鉴定意见的命题与案件某一事实状态 不相符合，这不是我们所要讨论的司法鉴定错误，它在本质上是虚假鉴定，与本研究所言之鉴定 “错误”不是一回事。虽然，我们似乎也可以把它视为广义的司法鉴定错误。为了不至于引起混乱， 还是不把这种情形视为是鉴定错误为宜。[5]这样，我们可以这样来定义司法鉴定错误：由于非故意 的心理状态，鉴定人对一部分案件事实进行判断，而判断所得的命题与该事实的实际状态不相符合。

二、司法鉴定认知的前提——知识、法律规范与标准

与普通的认知相比，司法鉴定认知有与之相同与不同之处。相同之处为：二者的认知都需要一 定的规则作为前提。在生活中，要做出"雪是白的”的判断，需要判断者明白'‘雪白”概念意 义。这些概念的意义可能来自于判断者自己的体验或者他人的口耳相传。判断者掌握了这些概念的 意义，就构成了判断者在认知中不自觉运用的规则。不同之处为：司法鉴定认知所运用的规则前提 主要是体系严谨、精密而庞大的知识库、技术标准、法律规则等。

司法鉴定人在正式执业之前，必须经历较长时间的专业学习。在专业学习期间，主要掌握的是 特定鉴定领域的鉴定原理和技术。比如从事痕迹鉴定的鉴定人，需要系统学习痕迹学的知识；从事 法医病理鉴定的鉴定人，需要系统学习法医病理学的相关知识；从事文书检验的鉴定人，需要学习 笔迹学等相关学科的知识……对这些学科的系统学习，其实是为鉴定人准备鉴定认知所需的知识库。

当然，仅有鉴定认知所需的知识库是不够的。司法鉴定人是法院解决科学证据疑问的助手，他 们所提供的鉴定意见，要基于一个有广泛共识的规则前提，这样才能消弭对科学证据的分歧。虽然 与鉴定相关学科的知识，已经获得较为普遍的共识。但其中的部分领域，还依然处于不断发展和更 新的状态，而其中另一部分领域，则相对较为确定，经过法定程序的确认，这一部分知识成为共识 度最高的部分。这一部分知识规则，就是技术标准。

此外，司法鉴定是与法律的实施密切相关的行为，司法鉴定人需要掌握与鉴定有关的法律、法 规及部门规章等。鉴定人对这一部分的规则的理解和把握，也是鉴定认知行为的前提之一。如在涉 及到等级、程度的判定时，常常需要掌握与之相对应的法律法规，才能做出相对合理的判断。如伤 残等级鉴定、精神病刑事责任鉴定、医疗过错鉴定等等，与法律规范及标准的联系尤为紧密。

这些知识、法律规范、标准，共同构成了司法鉴定认知的前提，司法鉴定认知行为结构中的任 何层级，都是在这些前提下展开的演绎推理。

三、司法鉴定认知行为的层级结构

Dror在研究鉴定专家认知偏差的来源时，将来源分解为一个七层级的结构，这七个层级又来自 于三个方面：人员属性，环境、文化和专业技能，案件特点。[6]他主要是从一般到特殊的分析思路, 将影响鉴定专家认知偏差的范围逐步缩小，这对了解认知偏差对鉴定专家所作判断的影响之差异来 说，是很有效的。Dror的工作很有启发性。

类似地，我们认为司法鉴定的认知行为其实也是一个层级结构，其顺序是：特征识别，特征比 较，个体识别，关联关系判定，事件重建。只不过这个结构层级不是从一般到特殊的逻辑顺序，而 是从局部到整体、从简单到复杂、从分析到综合的层级结构。

（一）     特征识别

在司法鉴定中，对特征的识别很常见。法医临床鉴定要观察各类创伤的颜色、形态，法医病 理观察分析各类死亡与尸体现象，法医物证要提取血迹及各类体液并对其颜色、形态、类型甚至 DNA进行提取、观察、分析；指纹鉴定要观察指纹的类型和细节，工具痕迹要观察分析工具痕迹的 种类和痕迹细节，枪弹痕迹鉴定要观察枪支部件在弹头弹壳上的印痕，笔迹鉴定要观察分析字体书 体、书写形式、运笔特征，微量物证鉴定中要观察物质的状态、颜色、气味，分析仪器的数据；语 音鉴定要对语音进行听辨，并制作三维语谱图分析图谱特征；环境损害鉴定，要观察分析水、土壤、 空气中的危害物质的物理属性、化学属性及污染程度……所以，毫无疑问，几乎目前所谓“四大类 鉴定”所囊括的鉴定类型，都离不开对特征的识别。他们之间也许有些差异：有的仅要求识别特征， 有的则以识别特征为基础以便于进行其他的判断，有的仅需对单一特征进行识别，而有的是对多重 特征关系的综合性判断……所以，任何类型的鉴定常常以对象特征的识别为前提。特征的识别，是 所有司法鉴定认知的基础，它为其他层级的司法鉴定认知提供了最基本的信息材料。

（二）     特征比较

美国“总统科技顾问委员会（The President's Council of Advisors on Science and Technology， PCAST）”这样定义特征比较（feature-comparison method）：“基于相似特征，检验者试图判断证 据样品（如来自犯罪现场）是否与来自某个来源的样品（如来自某个嫌疑人）存在联系。”[7] [8]司 法鉴定中，基于特征比较的认知行为十分常见，有的学者甚至还提出“司法比较科学（forensic comparative science）”的概念，意在囊括司法鉴定中所有需要进行特征比较的情形，并对其如是定 义：“司法比较科学运用可理解的一般规则或自然规律，研究两个物体、印痕、标记、图像，力图 判断他们是否具有共同的来源。”8所以，在司法鉴定中，无论是种类识别还是个体识别，或者关联 性判断，都难免运用特征比较的方法；而特征比较，又是在特征识别的基础之上的。

（三）     个体识别（individualization ）

个体识别，即从多个同类个体中找到唯一符合条件个体的过程。个体识别在诉讼中具有十分重要的意义。相当一部分法律责任的承担者是自然人，所以司法中离不开对自然人个体的识别；对 诉讼中人与物关系的建立，也离不开对人和物各自的个体识别。个体识别本质上是从一个样本集 (population set )中筛选出唯一符合条件的样本的过程。“如果一个客体能够被归类于只有一个成员的 类别之中，那即是说这个客体被'个体识别'了 ” 从数量众多的指纹中找到唯一符合条件的指 纹；从数量众多的DNA数据库中找到唯一符合条件的DNA数据；从数量众多的人脸数据库中找到 唯一符合条件的人脸；从庞大的语音数据库中找到唯一符合条件的说话人……这些都是个体识别。可见，个体识别在司法鉴定中是十分常见的认知行为。著名刑事鉴定专家保罗•柯克(Paul Kirk) 甚至断言：“刑事物证科学就是个体识别的科学(Criminalistics is the science of individualization)” [9] [10] 个体识别，离不开特征识别和特征比较的支持，而关联关系的建立也离不开特征识别支持，有些时 候也需要特征比较和个体识别的支持。

(四)   关联关系的判定

司法鉴定不但要识别对象的一个一个特征，对特征进行对比，对个体进行识别，还要揭示对象 之间的关系，也即判断对象之间是否存在关联关系。在司法鉴定中，所有特征的识别、比较，个体 的识别，都可能是为判断关联关系做准备的。所以，各个类型的司法鉴定都可能演变为对关联关系 的判断。识别指纹上的纹线细节特征，是为了细节特征之间的比较；而指纹细节特征的比较，则是 为了指纹的个体识别；而指纹个体识别的结论，则直接关系着判断某人是否接触某一人或物体。在 交通事故鉴定中，死者衣物上的油漆碎片经扫描电镜一能谱仪的分析，发现与某一嫌疑车辆的油漆 成份、分层特征一致，从而判断死者与嫌疑车辆有接触，这实际上就是为了建立死者和嫌疑车辆的 之间的关联关系。通过某一时间、地点监控视频上人脸图像与某人头面部特征的比较，可以建立某 人在某一时间与某一地点的关联关系。还有一些类型的司法鉴定，如死亡原因鉴定、起火原因鉴定、 特定物质与环境污染关系的鉴定、医疗事故鉴定、印刷方式的鉴定等等，它们实际上都是直接要求 判断关联关系。[11]即使是即将讨论的事件重建行为，在事件的“复原”的过程中，也可能反过来在 无意中证实某些事先并不清楚的关联性。

(五)   事件重建

事件重建，在侦查活动、民事调查或者司法审判中其实更为普遍。然而，司法鉴定实践中，也 有对事件进行重建的鉴定行为，如对各类犯罪现场、交通事故现场、火灾现场的各个构成部分进行 进行分析、重组，以达到“复原”事件发生的过程之目的。这样的鉴定，我们称之为事件重建型鉴 定。当然，我们知道，所谓“复原”只是一个隐喻：因为事件已经往而不返，在现实中真正恢复过 去的事件其实是不可能的。而此隐喻又是基于另一个隐喻：事件发生之后，事件本身犹如破碎的瓷 器，它的每一个部分如同这个瓷器的碎片，零散而杂乱，但借助碎片之间相互吻合的边缘及花纹, 可以将他们“重新组装”起来，使其形成一个近似器物原貌的状态，这就是所谓“重建”。尽管作 为鉴定认知行为的事件重建，其对事件“复原”的范围或广度，远不能与侦查、调查和司法审判相 比，但它们的认知结构没有根本上的区别。事件重建中的认知，当然离不开对象特征的识别，特征 的比较，有时还需要个体识别，而对关联关系进行判断也是事件重建的必要条件；所以，事件重建 中的鉴定认知，当然包含了前四种认知行为，实际上前四种认知的结果，为事件的重建提供了“素 材”要达到事件重建的目的，还需要把零散的“素材”整合在一起。

（六）认知行为的层级结构关系

由于特征识别是所有司法鉴定认知的基础，没有它，其他任何认知行为都是不可能的，所以特 征识别处于层级结构的最底层。特征比较当然是在特征识别之上的，而特征比较又是为了个体识别 （或种类识别）的展开而进行的，所以特征比较处于特征识别和个体识别之间。个体识别，以特征 识别、特征比较为前提，而个体识别又可能用于关联关系的判定，所以个体识别又处于特征比较和 关联关系的判定之间。关联关系的判定，一定是以特征识别、特征比较、个体识别为必要条件，所 以关联关系判定须位居前三者之上。而事件重建又必须利用关联关系，甚至是主要是利用事件遗留 的各个“碎片”之间的关联关系并加以整合，以达到“复原”事件的目的；当然，重建同样也离不 开特征识别、特征比较、个体识别的直接或间接支持；所以，事件重建居于层级结构的顶层。我们 可以用图1的模型来表示这个层级结构。

需要说明的是，这个层级结构并不意味着每一次鉴定都必须全部经历从最低层级到最高层级。事实上，较高层级的认知并非必需的，如特征比较、个体识别、关联关系判断、事件重建，就未必 都需要；即使关联关系的判定在司法中很普遍，但并非所有的关联关系的判定都需要司法鉴定来完 成，而通过司法证明中的其他证明机制，也可以实现对关联关系的判断。而最低层级的认知行为, 如特征识别，则是每次鉴定所必需的。所以，对于司法鉴定认知行为，要特别重视对特征识别行为 的研究。实际上，当今人工智能技术的重大发展，就是以特征的机器识别为根本突破口的。

图1司法鉴定认知行为的层级结构模型

四、各层级认知行为结构再解析

司法鉴定认知行为的这种层级结构，意味着不同层次的认知都有各自结构上的内在独特性。仅 对这一层级结构的揭示，并不足以准确揭示其司法鉴定因认知所致的错误风险。所以，有必要对各 层级认知行为的结构进一步展开解析，深入了解其认知上的独特性，以便于确定各层级错误风险的 确切来源。

（一）特征识别的认知解析

司法鉴定对象的特征可以分为两类：一类是初生特征，另一类是派生特征。颜色、形状、气味、 味道、质地、声响等等，这些是初生特征。这类特征往往对应着认知者的感官，比如颜色、形状对 应视觉，气味对应嗅觉，味道对应味觉，质地对应触觉，声响对应听觉等。这些特征对鉴定人来说 很直观，对它们的认知仅与人类对认知对象的感官表象（representative）有关。所以，这类特征只 要被鉴定人的感官所接受，即可加以识别、判定。而类似于速度、硬度、浓度、溶解度、易燃性、 伤残等级等，则是派生特征。这类特征来自于科学共同体之间广泛的共识，它们因为人类的干预、 约定程序而存在。这类特征的判定，并不以认知者的感官为充分必要条件，但需借助人们共同认可 的程序或方法。一杯液体是否透明，我们用眼睛观察一下即可；是否有咸味，用口尝一下即可。这 是对初生特征的识别，对它们的认知无需科学共同体制定或认可的程序或方法。但这液体是否食盐 溶液，需要用食盐的化学知识去判断；这液体中食盐的浓度，则需要用浓度的计算公式去计算；而 食盐的化学知识和浓度计算公式则是科学共同体制定或认可的判定程序或方法。当然，派生特征中 也可能包含有初生特征的成份，比如对速度的描述，虽遵循“速度=距离/时间”的计算程序，但 是物体的运动及其快慢，并不受约定的影响，只是对快慢描述的精确度受到约定的影响。由于初生 特征和派生特征二者不同，所以它们的认知结构也不同。

对于初生特征的判定，需要遵循这样一个过程性认知结构：（1）事先因多次刺激或较强的刺激 而产生认知者心理上的归纳；（2）因心理归纳在认知者意识中生成概念；（3）用概念去“对照”当 下的观察；（4）概念对当下观察的接纳，从而完成对初生特征的识别。鉴定人如何判定某物质为 “红色” ？需要有事先的准备：先因多次观察而归纳“红色”的共同样态，从而形成所谓“红色” 的概念（注意：此即理解“红色”的所谓或实际意义，而并非仅仅知道“红色”这一名称）。之后， 就可以进行识别：当鉴定人观察物体或物质的“红色”时，将这物质的信息与“红色”的概念相对 照；如果当下的观察所得信息与“红色”的一般样态相符合，则将其识别为“红色”。不难看出， 以上过程其实是“自下而上”的认知理论（bottom-up theories）和“自上而下”认知理论（top-down theories）的结合。[12]其中（1） （2）是“自下而上”，即从刺激到形成新的概念；（3） （4）是“自上而 下”，即从概念到识别（接纳）新的刺激。金岳霖在《知识论》中所谓“得自所与还治所与” [13],便 类似“自下而上”与“自上而下”二者的结合：“得自所与”即从刺激中获得概念，相当于“自下 而上”的过程；“还治所与”则是用概念接纳当下的观察，相当于“自上而下”的过程。但对初生 特征的识别，这两过程并不需要明确的、严格的推理论证，因为在此时这两过程只是一个下意识的、 顿现的知觉过程。

派生特征的识别，并不需要认知者个体独自建立特征概念体系，认知者个体甚至无法独自完成 建立特征概念体系这一任务。辨别一杯液体是否食盐溶液，认知者个体无需多次观察食盐溶液，以 获取关于食盐溶液的化学知识及辨别食盐溶液的知识程序，而且这一任务并不是认知者个体都可以 独自完成的。认知者只需通过他人的知识传递获得“食盐溶液”这一概念及其含义，当然还会把这 一概念与真正的食盐溶液相对照，以及把如何辨别食盐溶液的知识程序用于反复实践，以强化对这 些概念的理解和确信。但这一过程并不是“自下而上”的通过刺激形成概念的过程，而只是概念的 传递、理解与巩固的过程。之后他会把这些概念、知识、程序结合一定的逻辑推论，用于接收、理 解、判断新的感觉、知觉信息，从而作岀对特征的认知、判定。当真正理解了 “纯净物/混合物” 的含义，并且知道如何获得“纯净物”“混合物”物质的量，知道如何计算二者的比值，之后对某一 杯具体的食盐溶液，采用一定的知识程序分别获取这些信息，通过计算、推断就可以获得该食盐溶 液的浓度。所以，这一阶段应该是符合“自上而下”的认知过程结构的。但此“自上而下”的认知 与初生特征的“自上而下”却有所不同：此处的“自上而下”的认知并非顿现的，而是需要推论论证的，甚至需要十分精确而繁复的计算，其间可能会涉及高深的科学原理和复杂的操作技术。可以 说，科学发展愈精细，派生特征体系就愈庞杂，对派生特征的识别技术也就愈复杂而精密。

所以，初生特征的识别，是“自下而上”与“自上而下”机制的结合，并且是下意识的、简单 的、顿现的，无需推理过程；而派生特征的识别，主要是“自上而下”的机制，且这一过程是需要 严格复杂的推理过程的。

（二）特征比较的认知解析

特征比较，既有基于明确的、可量化的特征，也有特征定义不明确、量化程度较低的特征。前 者适于自动化的智能系统完成比较，且人的判断和认知干预很小；后者主要由鉴定人根据自己的技 能、经验进行比较。当然，我们不难发现：前一种情形比较容易被当事人接受，因为它有较强的 “客观性”；后一种情形则有较强的主观性。但无论特征比较是否具有客观性，它的认知结构本质上 是一样的。

假设对象A,它有一套特征匸、f2、f3…如；对象B有一套特征£\、f’2、f’3…fn=对象A与对 象B之间进行特征比较：也就是fi与f'i比较，f2与乌比较，f3与f’3比较…fn与fn比较。如果所 有这些比较有较强的相似度，那么对象A与对象B的来源相同。

其实，我们不难看出，特征比较的过程其实是一个溯因推理（abductive reasoning），即从单个 的现象追溯现象共同来源的过程：

如果A与B之间特征体系存在如下关系：

f与f'1相似（或不相似）
f2与f'2相似（或不相似）
f3与f'3相似（或不相似）
fn与f'n相似（或不相似）
 

所以，A与B的来源相同（或不相同）

而且，我们从溯因的过程不难看出，这一推理还具有归纳的特点：从有限数目的特征相似（或 不相似）,“跳跃”到所有特征的相似（或不相似），从而得出A与B来源相同（或不相同）的结论。

（三）个体识别的认知解析

个体识别，是基于这样一个哲学假设：“自然从不会精确地重复自己”，即任何个体都具有唯一 性（uniqueness）。莱布尼兹提出“同一性不可区分原则”一“两种不同的物质从不会完全彼此 相似”，这意味着两个客体不会具有完全相同的特征。[14]罗素对莱布尼茨的这一说法基本是同意的， 且对这一说法还略加具体化：“一个'人'的实例除了人性以外还有其它性质：他是白人或黑人，法 国人或英国人，聪明或愚笨，以及其他等等。他的护照列举了他的一些特点，足以使他与其余人类 区别开来。这些特点当中每一个人都被假定存在于许多其他实例身上。有些幼小的长颈鹿具有他的 护照上所说的那种身高，并且有些鹦鹉和他的生日相同。只是性质的集合才使这个实例具有唯一性。每个人事实上都是有这样一个性质集合来确定的，在这些性质中人性仅仅是其中之一。” [15]也就是说，罗素认为，每个人的“独特性”是基于其属性的多元性及多元属性的综合。

事实上，阿尔方斯•贝蒂隆（Alphonse Bertillon）创立的“人体测量法（anthropometry）”,就 假设结合多个特征可以用于区分不同的人，因而他综合了人体11个形貌特征以区分不同的犯罪人。晚近的物证专家们继承了贝蒂隆的思想，在阐明指纹、笔迹、枪弹、工具痕迹的个体识别价值时, 也都利用了这一假设。[16]虽然他们其实多数都比罗素年长，但他们都不自觉地践行了罗素关于“个 体是多元属性的综合”的思想主张。

个体识别，本质上是一个分类过程。基于个体性是“多元性质的复合”这样的定义，我们可以 对个体识别做这样的结构性分析：假设在一个样本集中有N个样本，它们具有特征a、b、c、d…但 这些特征不是所有样本所共有的特征，每个特征可能各自对应多个样本，或者某个样本同时拥有某 些特征。特征a、b、c、d…来自哪里呢？当然是来自某个案件的可能会成为物证的东西，它们可 以是某个案件现场提取的指纹、生物检材、照片、声音等等。当进行个体化或个体识别时，将特征 a作为分类依据，假设在样本集中发现集合｛Na｝有特征a；再将特征b作为分类依据，则发现有 集合｛Nb｝符合特征b。但如果找要同时具有特征a、b的样本集合，那么这个集合应当为｛Nab｝。 显然，集合｛Nab｝小于等于｛Na｝或｛Nb｝。如果继续根据特征C、d来确定样本，那么，毫无 疑问，各自的集合分别为｛N。｝、｛Nd｝。如果要同时满足具有特征a、b、c、d…的条件，那么集合 为｛Nabcd...｝，这个集合小于或等于其他任何子样本集。当这个集合中只有一个样本的时候，也就是 ｛Nabcd...｝ =1的时候，我们就说确定了唯一一个完全符合条件的对象，也就是实现了对某一对象的 个体识别。这也就是所谓“个体识别被理解为将痕迹物证的可能来源限缩为宇宙中唯一的客体”[17] 的真正含义。

在此，我们不得不说说种类识别。我们一般会以为种类识别和个体识别存在根本差异。然而， 从以上个体识别的过程中，我们不难发现：在认知结构上，二者之间并不存在根本性差异。种类识 别同样是在样本集中筛选符合预定特征的样本，只不过最终符合预定特征的样本数量并非唯一的。也就是说，种类认定的本质是符合特征a、b、c、d…这一条件的样本子集中，其样本数量大于1， 即｛Nabcd...｝ >1。这就是说，全部具有这些特征的个体不止一个。所以，种类认定和个体识别在认 知的结构上，没有本质的差异，只是二者能够获得样本子集的大小不同。在认知的本质上，个体识 别与种类识别都是分类过程。只不过，二者的不同仅仅在于最终符合条件的样本数量上的多少。[18]

（四）关联关系判定的认知解析

在汽车方向盘上显现出某甲的指印（E）,与没有发现任何指印相比（E）,鉴定人会判断：前者 更能说明某甲驾驶了该车（H）。

在死者衣物上发现油漆碎片且其特征与某车油漆特征一致（E），与死者身上未发现油漆碎片 （E）相比，鉴定人会判断：前者更能说明死者与该车接触过（H）。

监控视频上某人与某甲头面部特征一致（E）,与二者头面特征不一致（E）相比，鉴定人会判 断：前者更能说明某甲在某一时刻出现在视频监控所在场所（H）。

以上鉴定实例实际上都是判断关联关系：驾驶人与车的关联关系，死者与肇事车辆的关系，某 甲与现场的关系。关联关系当然来自于证据的关联性，甚至关联关系的判断也必须根据关联性的定 义来进行。美国《联邦证据规则》401条对关联性的定义：“关联证据就是指证据具有使任何对于决 定诉讼结果的事实之存在比没有该证据时更有可能或更无可能的趋势。”国内学者一般用实质性和 证明性来说明关联性[19],但对于什么是实质性和证明性，却又不甚了了，所以对什么是关联性，其 实不是很清楚的。但如果从逻辑与认知的角度来看关联性，其内涵很清晰。

上面实例中的E代表证据；E代表E不存在的或相反证据；H是鉴定人要作出的判断，即假设。E对H的支持度其实是一个条件概率事件，并且它是在一定的背景信息I中的条件概率事件，可以 表示为Pr (H|E,I)。但是，我们不要忘记，在相同背景信息条件下，我们还要考虑缺少证据E或相 反证据的情形(故用E表示没有证据E或相反证据的情形)，即E对假设H支持的条件概率可以表 示为Pr (H|E,I)o如果Pr (H|E,I) =Pr (H|E,I)，这意味着无论有无证据E,对假设H支持的概率是 相等的。那么，这意味着相同背景信息I的条件下，证据E无论存在与否，H都可能是成立的，这 实际上说明E的存在与否对H是否成立没有影响，当然，这也就说明证据E与假设H是无关的。相反，如果Pr (H|E,I)# Pr (H|E,I)，则意味着证据E的存在与否对H证成的概率是有影响的， 这说明证据E与待证假设之间有关联性。如果把这个等式与上面美国《联邦证据规则》第401条对 关联性的定义进行对照，我们不难发现这个不等式其实非常精确地表达了关联性的定义。这个定义, 不但说明了什么是关联性，而且还为判断关联关系提供了方法和程序。其实，我们上面所列举的例 子，也都是符合Pr (H|E,I)# Pr (H|E,I)这一不等式对关联性的定义的。

这样，就可以通过贝叶斯定理来进行关联关系的判断：Pr (H|E,I)和Pr (H|E,I)都可以分别表 示为符合贝叶斯定理的表达形式，通过取其比值判断证据关联性，从而决定证据的取舍。这个比值 就是所谓似然比(Likelihood Ratio, LR)。[20]这样，对于关联关系的判断，就转化为通过计算彼此 互反的证据对相同假设的支持率的比值，从而来判定关联关系：如果比值接近1,则证据E与假设 H可能没有关联关系；如果比值远大于1,则证据E比相反情形E更能证明H的成立；如果比值远 小于1,则证据E不如相反情形E更能证明H的成立。

(五)事件重建的认知解析

事件的重建，并非完全从物理世界中完成并呈现于物理世界中。事件的重建，目的是形成一个 完整且逻辑上协调的事件“复制件”，其本质上是用符号[21]对事件的“重述”。事件的“重述”当然 是基于证据而展开的。

事件重建认知过程是这样的：需要“重建”的事件在客观世界留下了它的“遗迹”一以实物、 记载、记忆、存储介质等形式保留证据材料，重建者在不同的来源找到这些材料，分别建立证据与 事件之间的关联性及证据之间的关联性，通过这些彼此关联的证据来讲述一个关于这个事件的“故 事”一全面描述事件的命题系统，而这个有证据支持并且彼此不矛盾的命题系统，就是最后重建 的结果。这个认知过程，可以用如图2来表示。

图中S序列代表不同的证据来源，E序列代表不同的证据，H序列代表假设命题系统，双箭头 代表了彼此之间存在关系。从事件C到S序列的箭头，代表着从事件C发生以后，它的构成部分 被信息载体分散保存于各处；从S序列到E序列的箭头，代表从证据来源获得相应证据；从E序列 到H序列，代表着证据对假设命题系统的支持；从H序列彼此之间以及到重建结果T之间的箭头, 代表着假设系统的“协调性”整合，最后完成“重建”。当然，现实中的重建认知过程，是一个更 为复杂的网状结构；而且，不同序列之间并不一定是一一对应关系，还可能是“一对多”或“多对 一”的关系。在进行事件重建时，从S序列到E序列、从E序列到H序列，以及彼此之间的关系 之建立，都可能离不开科学理论、常识、经验、检验标准等，也就是鉴定人的知识。因此，鉴定人 的知识，也是事件重建的要素之一。

为了表达上的简明，本图式还没有考虑重建中的时间序列关系，但这并不妨碍本图式对于事件 重建认知结构的表达，因为即使考虑了时间序列的因素，重建也仍然是符合这一图式基本结构的。因为，本图式其实也可以看做是事件在不同时间节点的“快照”或“切片”，最后的重建无非是把 多个这样的“快照”或“切片”按照时间序列的关系组合在一起。

图2事件重建的认知结构

五、认知前提与司法鉴定错误风险

我们已经知道，鉴定所需的知识、标准、规范，是作为司法鉴定认知的演绎推理的大前提而存 在的。如果对于大前提的理解有误或把握不准确，那么就有可能发生鉴定错误。

对司法鉴定知识的掌握不全面、不准确、不充分，最直接的影响就是可能导致特征识别的错误, 特别是派生特征的识别错误。其发生错误的机理在下文会展开深入的分析论证。

对标准的理解或把握不准确，同样可能导致鉴定错误。《笔迹鉴定技术规范》（GB/T37239-2018） 将“风貌特征”包括在笔迹特征体系内。但“风貌特征”其实是一个关于书写水平、视觉美感的特 征，在实际应用时，观察者对风貌的体验其实没有客观标准，而只能只主观体验，对风貌特征的观 察、理解不准确，就可能导致鉴定错误。又如在该标准中，书写人认定同一的条件是“a）检材字 迹与样本字迹特征复合点的质量高，其总体价值充分反映了同一人的书写习惯；b）检材字迹与样 本字迹的笔迹特征没有本质性的差异；c）检材字迹与样本字迹差异或变化的笔迹特征能够得到合理 解释”。对这些条件中的“质量高”“总体价值”“本质性”“合理解释”等关键词，并没有或者很难有 更进一步的、明晰的界定，其适用特征几乎取决于鉴定人对这些术语的理解，以及根据术语对笔迹 检材和样本特征的理解。这样，对于这些术语理解的偏差，很可能将并非同一人的笔迹，判断为同 一人所书写。

在某些事实程度的进行判断的鉴定中，对因为对标准理解的偏差而导致鉴定错误的情形就更为 常见。除了鉴定人对鉴定对象的观察会影响鉴定意见，很大程度上鉴定人对“事实程度”规范的把 握，决定鉴定意见的最终表述。在国家标准《残疾人残疾分类和分级》（GB/T 26341-2010）中，将 听力残疾分为四级，除了 “较好耳平均听力损失”有确切的声学数据标准，还分别规定：“理解和 交流等活动上（极重度、重度、中度、轻度）受限，在参与社会生活方面存在（极严重、严重、中 度、轻度）障碍”这些表示程度的用语，没有具体相对应的客观标准，也无法规定具体的标准。这样的情况下，鉴定人对听力残疾的评定是否准确，取决于鉴定相对应的客观人观察和所对应程度 的理解、把握。虽然，也许“极重度”和“轻度”之间的评定不易发生错误，但是相邻级别之间的 评定因为对程度理解和把握的偏差，是极容易发生错误的。这样的错误风险，在精神障碍行为能力 评定，医疗过错的鉴定中，都不同程度地存在着。

此外，我国司法鉴定规范化管理起步较晚，相关法律、法规并不完善，但在短时间内频繁制定 了相当数量与司法鉴定有关的法律法规及部门规章，研制了一大批司法鉴定标准，并且这些规范和 标准，还在频繁的更新中。鉴定人如不及时更新对标准的学习、认知，也容易在鉴定中出现错误。

六、认知结构与司法鉴定错误风险

正如对有机体的解剖其目的是为了更深入地认识病理，对司法鉴定认知行为的深度解析，是为 了深度地理解司法鉴定错误的风险来源。因为，我们可以以结构分析为指引，准确探知司法鉴定错 误在认知结构的细节中如何可能，以及如何发生。

（一）特征识别的错误风险

前面我们已经表明，特征分为初生特征和派生特征。初生特征的认知结构是由“自下而上”和 “自上而下”两部分组成。司法鉴定的错误，似乎总是与“自上而下”这一部分发生紧密联系。比 如把暗红色的染料斑迹认作血迹，把掌纹判断为指纹，把动物咬痕判断为工具痕迹等等，这些的确 都是“自上而下”的认知错误。但是，“自下而上”形成概念的偏差，也会导致“自上而下”的识别 错误，最终会导致判断结果的错误。图2的指印中，A、B两处是什么特征呢？这取决于对图中黑 色线条和白色线条谁是真正的乳突纹线：如果黑色线条是乳突花纹，那么特征A就是''终点”，特 征B就是''小棒”；但如果白色线条是指印纹线，那么特征A就是''结合”，而特征B就是“小眼” 而确定乳突纹线是黑色的线条还是白色的线条，则是“自下而上”的过程。可见，“自下而上”过程 中的错误，必然导致对特征识别的错误。

图3 A与B是什么特征取决于对乳突花纹是黑色还是白色

初生特征的“自下而上”的认知错误，其实与概念的偏差有关。我们知道所谓“自下而上”, 是从感官的强烈刺激中或多次重复刺激中形成概念。鉴定人在学习指纹鉴定时，经常接触的指印乳 突纹线是多数黑色的，那么他关于指印乳突纹线颜色的默认概念是“黑色的”。但实际上，指印乳 突纹线的颜色可以多种多样。这样，鉴定人关于乳突纹线是“黑色的”这一概念存在偏差。另外， 在鉴定人的一般认知发展过程中，对鉴定人初生特征概念的偏差，也必然会导致“自下而上”的认 知错误，或者鉴定人的感知觉有生理心理障碍时，“自下而上”的错误也会发生。所以，鉴定人的选 任，对其感知觉的测试评估尤其重要。

对派生特征识别发生错误，当然就主要是“自上而下”认知的错误了。一些派生特征中可以有 但并不必然有初生特征的成份，而派生特征中一定离不开约定的成份。派生特征愈依赖科学理论和 推理论证，那么其中的初生特征成份就愈少，而约定的成份就愈多。因此，对派生特征的判断，主要应当从“自上而下”的过程中去寻找。由于派生特征的认知并非顿现的，而是依赖科学理论和推 理论证。那么派生特征判断的错误，首先来自于对概念和理论的理解错误，其次来自于推理论证的 错误。如果对概念和理论的理解错误，那么必然导致概念和理论的适用错误。而推理论证的错误， 除了有概念和理论理解上的错误，还有推理论证形式的错误，这一方面的错误，是论证理论讨论的 问题。[22]由于论证理论对此方面的讨论过于庞杂，此处仅指出有这方面的错误，不打算展开讨论。

由于对初生特征和派生特征的识别，常常是其他层次鉴定认知行为的基础，所以，初生特征识 别中的错误，其他层次的鉴定认知行为中必然存在。可见，这个层次的错误是根本性的。

（二）     特征比较的错误风险

特征比较中的错误，首先可能来自特征识别的错误，对此不再重复。此外，特征比较中的错误， 主要来自于其推理过程的可错性（fallibility）。特征比较本质上是溯因推理，根据一一对应的相似 或不相似的特征，判断两个对象是否有相同来源。这一推理过程也具有归纳的特点：从有限数量的 相似（或不相似）特征，跳跃到全部数量的相似（或不相似）特征。然而，这一个“跳跃”并没有 逻辑上的保证。“从逻辑的观点看，显然不能从单称称述（不管他们有多少）中推论出全称陈述是正 确的……不管我们已经观察到多少只白天鹅，也不能证明这样的结论：所有的天鹅都是白的。'’ [23]所 以，从逻辑的立场来说，特征比较中即使我们所发现的特征都相似或都不相似，我们也不能保证其 他特征也相似或不相似。从局部“跳跃”到全部，不能保证例外情形不发生，所以其中包含有错误 的风险。

但是，我们又不能完全放弃归纳推理。因为在特征比较中，采用这一逻辑推理模式是不可避免 的，即便是在计算机自动模式识别系统中进行特征比较时，也依然无法放弃归纳推理。[24]事实上， 在鉴定实践中，特征的相似和不相似，都是共存的。在特征相似度的图谱中，一端是完全相同，另 一端是完全不同，这两种极端情形在鉴定实践中其实是很少见的，更为常见的情形是特征相似处于 这两个极端之间。所以，归纳虽然存在错误的风险，但这并不意味着归纳推理的结果，必然都错误 的。如果我们把归纳的目标从获得全称确定命题，适当降低为获得特称概率命题，那么在特征比较 中归纳推理依然有存在的价值。如果相似（或不相似）特征增加但并非所有特征如此，并不能保证 结论命题的必真，但这增加了对结论命题的支持度；同样，如果相似（或不相似）特征减少但并非 所有特征如此，也并不必然导致最终的结论必假，只是减少了对它的支持度。鉴定人所需要做的， 是在这些特征相似度中间作出决定，而这个决定，可以是有数据支持的概率推理模式，也可能会是 纯粹凭鉴定人个人经验、技能、训练来判断的“黑箱”模式。对有数据支持的概率推理模式，可以 进行过程审查，而“黑箱”模式的决定，却无法进行有效审查。但更大的错误风险，恰恰来自“黑 箱'模式。

（三）     个体识别的错误风险

我们已经知道，个体识别本质上是一分类认知过程。个体识别的错误的风险，主要来自三方面：一是错误的种类识别；二是对个体识别的滥用；三是个体独特性假设的缺陷。

1.种类识别的错误风险

当面对样本集（N｝时，我们用特征a去分类获得样本子集｛Na｝。这里当然是一个“自上而下” 的特征识别过程，但是这个过程会发生错误。当我们用“特征a”的概念去检视样本集｛N｝时，那 些具有不甚典型的特征a的个体，可能会面对两种错误的结局：它们要么被错误地纳入到｛Na｝中， 要么被错误地排除在｛Na｝之外。一个人的脸既不是典型的方脸，也不是典型的圆脸，而是介于方 脸与圆脸之间，如果我们用特征“方脸”去对照这张脸，那么它可能被错误地认为是方脸，也可能 被错误地认为不是方脸。在这里两种可能性下，有这张脸的人，因为特征的不典型，可能被置入错 误的种类中。

在特征定义不甚明确的认知对象中，特别容易发生这样两种情形。根据齿痕、工具痕迹、鞋 印、笔迹、语音等为对象的个体识别中，特征定义的明晰度还处于较低的水平。齿痕的特征主要是 牙齿的排列状态，但不同人牙齿的排列状态是不同的，但在对齿痕鉴定进行研究时，没有或者不能 对这些排列状态进行精确定义，或者仅仅是依靠鉴定人对特征的经验性感知，那么对齿痕分类发生 错误的可能性是很高的。工具痕迹、鞋印、笔迹、语音等方面的特征定义，明显带有更多的经验成 份，它们至今都主要停留在形态学描述定义阶段，并没有充分加以量化定义。在混合型检材中，用 DNA识别个体时，也同样存在着特征定义困难的问题。所以，这类特征的定义、判断、比较，常 常具有一定的主观性。在PCAST的报告中，发现仅单一来源检材中的DNA以及指纹的鉴定，这 两项具有基础有效性(foundational validity)，即基本原理上的有效性，而牙痕、枪弹痕迹、鞋印、 毛发分析等类型的物证，在基础有效性方面，都十分欠缺。原因是采用主观分析方法过多。[25]而过 多的主观分析，其原因就在于特征定义缺乏明晰性。由于种类识别的错误使个体识别的基本方向发 生了偏差，因此个体识别当然就会发生根本性的错误。

2. 对个体识别的滥用

能够适用体识别的科学证据，其种类是不多的，多数科学证据其实都不具备个体识别的条件。如果对不具备个体识别条件的对象进行个体识别，往往都会得出错误的个体识别结论。通过油漆碎 片的成份来识别某一辆车，用毒品的成份来识别某个人运送的毒品，用毛发显微形态识别某一个毛 发供体，用纸张纤维来识别某人用过的某一张纸，用打印墨迹分布形态识别某一台打印机……这些 都是本不具备个体识别条件的对象特征被不恰当地赋予了个体性(individuality),从而作出的错误 个体识别判断。甚至上面提到的工具痕迹、鞋印、笔迹、语音等，也因特征定义缺乏明晰性，可能 把并不具备个体识别条件的样本进行了个体识别。我们已经知道，个体识别其实是使样本子集中符 合条件的样本为数1,即所谓｛Nabcd...｝=l。而这里所列举的错误风险，来自于对某些并不具备个体 识别条件的对象赋予了不切实际的个体性，其本质上是分类后的样本集｛Nab。*.｝样本数量极限只能 大于1的情形下，却勉强使｛Nabcd...｝等于1,而这是对个体识别范围误解并滥用了个体识别的，因 而其结果也是错误的。

3.   个体独特性假设的缺陷

个体识别的错误风险，根本来源还是因为“可区分独特性理论(the theory of discernible uniqueness)”这一基本假设存在缺陷。到目前为止，“在数十个法庭科学分支中处于核心地位的个体 识别(individualization)概念，仅仅具有形而上学意义或修辞学意义” [26]。因为，“个体独特性”并 没有获得严格的科学证明，也无法获得严格的科学证明。[27] “没有合理且严格的证据支持个体独特 性假设。而且，由于这一假设过于大胆，用于严格验证研究的规模将十分庞大，以致人们会怀疑展 开一项或一组为这一假设提供坚实支持的研究是否可行”。[28]即使有笛卡尔、罗素等在哲学上为“个 体独特性，，加持，但是这一论断并未获得科学上的证实或证伪，所以它仍然停留在猜想的阶段。对 于这一理论假设的质疑，虽肇始于鉴定科学界之外，却给司法鉴定科学界带了极大的恐慌，甚至有 人宣告：“可区分独特性理论已经死亡”，并提出一些技术性的替代方案。[29]然而，事实上，技术性 替代方案的背后依然隐含着这个理论假设，所以，“可区分独特性”这一假设其实是抛弃不了的，还 仍然被暗中坚持着。这样一来，它也必然给个体识别带来发生错误的风险：因为，也许某处可能存 在着两个特征完全相同的两个指纹、足印、枪弹痕迹、签名……或许样本子集｛Nag...｝。的结果只 是鉴定人的主观意愿而已。

（四）     关联关系判定的错误风险

以往鉴定人对关联关系判断，多数是凭他们的经验、训练，无法进行过程审核。用条件概率结合 贝叶斯决策的模式，对于关联关系的判断（甚至个体识别）逐渐可以量化进行。特别是DNA鉴定、 语音鉴定、指纹鉴定，因为有了较大的数据库，对特征可以不同程度地量化，所以似然比（LR）的判 断模式，就显得更为客观，也便于进行过程审查。但是，并不是所有的司法鉴定领域都是可以特征量 化的，足迹、枪弹痕迹、工具痕迹、毛发、油漆、玻璃等物证，要进行充分特征量化，目前还处于研 究开发的状态[30],距离真正特征量化还有很长的路要走，有些方面能否实现特征量化，尚存疑问。

那么，对于那些不能特征量化的领域，鉴定人是如何判断证据关联关系的呢？一般来说，通过 两个途径：一是继续沿用传统的方法，通过特征的比较、个体的识别等途径，结合一般的因果关系 常识，依凭经验来判断；二是给无法客观量化的特征赋予一些经验值，而这些经验值来自于鉴定人 的主观体验，但这些经验值仍然采用LR的判断模式。不用说，途径一的“黑箱效应”依然继续存 在。途径二在判断过程的框架上已经可以审核，但是其数据却很难保证客观准确，当然就存在着错 误的可能。因此，虽然其判断的模式已经有了改进，但其有效性依然遭到质疑，有些专家称之这些 主观赋值为“无中生有的数据（numbers from nowhere）” [31] 。

所以，关联关系的错误风险，因为判断的认知模式采用了贝叶斯概率决策而有所减少，但错误 风险并未因此完全消除。相反，因为特征量化的困难，鉴定人采用主观赋值的方式，仅仅保证认知 模式上具有了一定的科学性，但是其所需的“材料”的“客观性”品质并没有得到提升，所以，仍 然存在导致错误鉴定的风险。甚至，这种用数字掩盖起来的主观性，有时还很容易让法官或当事人 误以为其具有较高的客观性而疏于审查，从而盲目地加以采信，错误的鉴定也就自然导致了司法错 案。

（五）     事件重建的错误风险

事件重建，其实是对过去事件时间历程、空间结构要素及其关系的解释。虽然，司法鉴定对事 件重建的范围和规模可能远小于侦查和刑事审判中的事件重建；但是，它们面对的都是已经发生的 事，重建的原理其实是相同的。已经发生的事件，是特殊的：它与特定的人、时间、空间紧密相连。 这就意味着，一旦事件发生，那么它就被“定格”在那个特定的时间和空间的坐标中，无法搬动, 无法再现。“命题的内容当然是现在的，可是对象，至少就材料说，不是现在的。如果实际上有那对 象，那对象是一件以往的特殊的事实或事体，那件特殊的事实或事体既然是以往的，当然不能重现 于现在的。” [32]因此，所谓的“重建（reconstruction）”，其实是在现有证据的基石上，对已发生事件 可能的样态所进行的解释。这对已经发生的事件的解释性命题，它的真值由那个已经“定格”在特 殊时地的事件所决定，可是这个被“定格”的事件没有办法“拉”到重建者眼下，与那些因重建而 得的解释性命题相对照从而判断真假。

那么，对于过去事件的重建，重建者如何获得对重建结果为真的信心？ “迄今我们能够找到的 最好理由是，相比于其他陈述，该陈述与我们关于人类行为因果关系的动机的那些普遍信念更相协 调，并且与一系列其他具有内在协调性的关于特定事实的命题相协调，在这些事实中，有一些是奠 定在当下的感知基础之上的。” 33“将所有证据联系起来，就构成了一个完整的'事件'，这个事件 的各个部分由于上述命题的存在而具有相当的协调性。” [33] [34]可见，对过去事件重建命题之真值的信 心，建立在科学原理、经验、特定事实等综合性命题体系内部的“协调性”之上。我们在前面建立 的事件重建认知模型，正是体现了各序列之间及其内部的协调性对重建结果真值的支持关系。

但是，命题“协调性”虽是重建结果为真的必要条件，却并不是重建结果为真的充分条件。因 为，不同的鉴定人进行的重建，所表述的命题系统，都有可能是协调的；原、被告双方，所提供的 事件重建版本，也都可能是协调的；但他们中间只能有一个是真实的，那么其中就必然有一个是虚 假的，是错误的。可见，重建结果命题系统并不因其内在协调性而获得真值的保证，因为“这种理 由（协调性）并不具有最终的决定意义。” [35]金岳霖先生说：“表示历史的特殊命题底证实，麻烦得 多。” [36]之所以麻烦，其原因在于即使命题系统仅仅满足了 “协调”的条件，并不能保证这个命题 系统一定为真，因为，真正决定整个命题系统真值的那个事件已经发生，已经一去不复返。

所以，不管是侦查与刑事审判中的事件重建，还是司法鉴定中的事件重建，也不管重建的范围 与规模差异有多大。它们都共同地面临着一个发生错误的可能：即使证据命题体系内部、假设命题 体系内部以及两体系之间都不存在矛盾，整个事件重建的命题体系仍然可能是错误的。

七、结语

人们也许能够感觉到，司法鉴定似乎面临着一场科学性危机。引发这场危机的是，在刑事错案 贡献因素的谱系中，人们发现司法鉴定出人意料地处于十分显眼的位置。在以英美为代表的国家， 由于证据规则的更新，引发了人们对司法鉴定内在科学性的疑问和反思，于是对于司法鉴定错误的 研究引起了人们的关注。司法鉴定错误的表现形式，一般被认为是两种类型：假阳性错误和假阴性 错误，分别对应的是错误肯定和错误否定这两种类型。但什么是司法鉴定错误，并没有得到明确的 界定。我们认为，从本质上看，司法鉴定错误是鉴定人的判断或所提供的意见命题不符合案件事实 的实际状态。并且，我们还必须限定一前提：鉴定人是真诚地依据了自己的观察和推理得出意见, 而并非故意歪曲事实而进行了虚假的鉴定。这样一来，司法鉴定的错误，基本上就与鉴定人的认知 机制发生了紧密的联系。

司法鉴定的认知行为，以司法鉴定科学知识、标准及法律规范为前提，是一个从要素到整体、 从分析到综合、从感觉知觉为主到推理论证为主的层级结构：特征识别、特征比较、个体识别、关 联关系判断、事件重建，这五个方面很明显地以上述层级的方式展开。当然，这个层级结构并不意 味着所有的鉴定行为每次都必须从最底层逐级上升到最高层，鉴定的认知行为停留在哪一层，完全 取决于鉴定的要求和证据的实际条件。这每一个层次内部，都有自己独特的认知结构，对这些结构 的再解析，才能有助于让我们看清楚与认知有关的司法鉴定错误发生的“病灶”细节。对这些深度 隐藏的“病灶”细节的探寻，不但有助于我们认清错误发生的原因，更重要的是可以为改善司法鉴 定的认知行为和预防、减少司法鉴定错误，提供有益的参考。这便是本研究的意义所在。

[1]    Saks, M.J., &Koehler,J.J.,The Coming Paradigm Shift in Forensic Identification Science. 309 Science. 893 (2005).

[2]   NAS, Strengthening Forensic Science in the United States: a path forward. DC：The National Academic Press,2009,p.4.

[3]    Gould, J.B., & Leo, R.A., One Hundred Years Later: Wrongful Convictions after a Century of Research, 100 Journal of Criminal Law & Criminology,825(2010).

[4]    Dror等从2006年开始就着眼于专家证言的错误研究，时至今日已经他们在该领域深耕细作并卓有成效。See Dror, I.E., & Charlton,D., Why experts make errors, 56 Journal of Forensic Identification,, 600-616(2006).

[5]值得一提的是，一些研究者把误差和一般的错误放到一起研究。我们不赞同用这样的方式处理误差和错误。误差 虽然也是非故意的行为造成的，但误差是仪器、方法等的精确度导致的，在特定的科技发展水平下，是不可避 免的，是可以接受的。但通过一定的程序或操作，错误是可以避免的，是不可接受的。参见：注4及Christensen, A.M. et al, Error and Its Meaning in Forensic Science, 59 Journal of Forensic Sciences, 123-126（2014）.

[6]    Dror, I.E.Human Expert Performance in Forensic Decision Making: Seven Different Sources of Bias, 49 Australian Journal of Forensic Sciences, 541-547 (2017).

[7]   Report To The President Forensic Science in Criminal Courts: Ensuring Scientific Validity of Feature-Comparison Methods, PCAST,2016, p.46.

[8]   Vanderkolk, J.R., Forensic Comparative Science: Qualitative Quantitative Source Determination of Unique Impressions, Images, and Objects, MA: Elsevier Academic Press, 2009, p.2.

[9]    Houck, M.M., and Siegel,J. A. Fundamentals of Forensic Science, MA: Elsevier, 2010, p.59.

[10]    Jamieson, A., and Moenssens, A. Wiley Encyclopedia of Forensic Science. Chichester: John Wiley & Sons, 2009, pp. 1508­1511.

[11]关联关系在这里包含了因果关系。有些时候因果关系的判断，本质上也是为了证明实体之间存在关联关系。为了 不遗漏其他关系，本文无需将这些关系一一列举，这些关系其实都服务于证据的关联性，所以这里就笼统地将它 们视为关联关系。

[12]参见［美］罗伯特■ J-斯腾伯格：《认知心理学》，杨炳钧等译，中国轻工业岀版社2006年版，第94-105页；Zimbadro,P.G., and Gerrig, R.J.，“Perception”，in D.Levitin（ed）, Foundations of Cognitive Psychology: Core Reading, Cambridge: MIT Press, 2002, pp.133-247.

[13]金岳霖：《知识论》，商务印书馆1983年版，第384-385页。

[14]    Forrest, P “The Identity of Indiscernibles”，STAN. ENCYCLOPEDIA PHIL., (2006) http://plato.stanford.edu/archives/ fall2006/entries/identity-indiscernible/.最后访问日期：2020-09-19。

[15]     :英］罗素：《人类的知识》，张金言译，商务印书馆2001年版，第357-8页。着重号为本文作者所加。

[16]     Saks, M.J. and Koehler, J.J., The Individualization Fallacy in Forensic Science Evidence, 61, Vanderbilt Law Review, 207- 208（2008）.

[17]    Cole, S.A., Forensic without Uniqueness,Conclusions without Individualization: the new epistemology of forensic identification. 8 Law, Probability and Risk, 8,235（2009）.

[18]也有人说：种类识别是个体识别的未完成形式。这样的表述也不够准确，种类识别一定是完成了的，是结束了的。否则，它还可以继续缩小“范围”，直至“范围”无法再小为止。还有一种说法:种类识别是个体识别的必经阶段。仿佛种类识别是一种独立的认知阶段，而实际情况是，个体识别本来就是持续分类的结果，二者在认知结构上并 无二致。所以，从对这两个说法的辨析上，我们现在知道，个体识别和种类识别本质上是一回事。

[19]易延友：《证据法学：原则、规则、案例》，法律岀版社2017年版，第101-103页。

[20] See Lucy, D. Introduction to Statistic for Forensic Scientist, Hoboken: John Wiley & Sons Inc., 2005, pp.120-2; Taroni, F. et al, Bayesian Networks and Probabilitic Inference in Forensic Science, Wussex: John Wiley & Sons, Ltd., 2006, p.16.

[21]所谓符号，此处所指当然是广义的，既指语言的符号，也有图形的符号、声音符号、视频符号、实体模型符号。

[22]参见［荷兰］范爱默伦等：《论证理论手册》，熊明辉等译，中国社会科学岀版社2020年版。

[23]     :英］卡尔•波普尔：《科学发现的逻辑》，查汝强等译，中国美术学院岀版社2008年版，第3页。

[24]    Maltoni, D.et al, Handbook ofFingerprint Recognition, London: Springer, 2009, pp.167-232.

[25]    Supro note 7, p.46.

[26]    Supro note 16, p.205.

[27]    Supro note 17, p.239-241.

[28]    Supro note 16，p.213-214. Saks和Koehler在这篇文章中提到洛克希德•马丁公司1999年对指纹个体性进行了研 究，Srihari等人对英文笔迹的个体性进行了研究等，但是这些研究除了样本数偏小，在研究设计上还存在着重大 瑕疵而遭到批评。在支持个体独特性假设方向的努力显然还远远不够，而在相反方向上，即证伪这一假设的方向 上，却传来了不好的消息：选民登记的数据库发现多个几乎完全无法区分的签名；多个案例中某人的指纹却被识 别为其他人的指纹；还有许多牙痕识别中的假阳性案例。

[29]     Thompson,W. C. et al, After Uniqueness: The Evolution of Forensic -Science Opinions. 102 Judicature, 19(2018).

[30]    Id. pp.21-22.

[31]    Risinger, D. M. Reservations About Likelihood Ratios (and Some Other Aspects of Forensic Bayesianism), 12 Law, Probability & Risk, 63, 72(2012).

[32]前引13,第869页。

[33] ［英］尼尔•麦考密克：《法律推理与法律理论》，姜峰译，法律岀版社2005年版，第85页。

[34]同上，第86页。

[35]同上，第85页。

[36]同上，第869页.